İş Analitiği Ders Konuları

Bu sayfada İş Analitiği yüksek lisans programlarında gösterilen derslerden derlenmiş bir  ders listesi ve genel bilgiler bulacaksınız.Bu sayfayı zaman içinde yeni bilgiler ekleyerek güncel tutmak istiyorum.Bu konuyu Türkiye'de kendini İş Analitiği alanında geliştirmek isteyip de yeterli imkanlara sahip olamayan meraklı bireyler için , kendilerine bir öğrenme yol haritası oluşturabilmelerine adına çok önemli buluyorum.Aynı zamanda sizlerden yorumlarla veya mailler ile gelebilecek katkıları ve eleştirileri çok değerli buluyor ve katkılarınızı her zaman bekliyorum.

İş Analitiği Ders Konuları

Teorik :

Temel İstatistik
İleri İstatistik
Tanımlayıcı İstatistikler
Veri Bilimi'ne Giriş
Optimizasyon Yöntemleri
Lineer Optimizasyon
Simülasyon
Uygulamalı Olasılık
Makine Öğrenmesi
Veri Madenciliği

Yazılım :

R programlama
Python programlama
Excel
LibreOffice Calc
Veri Görselleştirme
Veri Analizleri
ETL
Tahminsel Modelleme Metotları
Veri / Veritabanı Yönetimi - Sql programlama
Büyük Veri
Hadoop
Spark
Optimizasyon
Simülasyon

Uygulama :

İş Analitiği'ne Giriş
Analitikler için iletişim ve yönetim
Tahmine Dayalı Analitikler
Yerleşik Analitikler
Karar Destek Sistemleri
Tedarik Zinciri Analitikleri
Müşteri Analitikleri
Operasyon Analitikleri
İnsan Kaynakları Analitikleri
Muhasebe Analitikleri
Pazarlama Analitikleri
Sosyal Ağ Analitikleri
Finans Analitikleri
Finansal Yönetim
Modelleme (Karar Modelleri)
Gelir Yönetimi ve Fiyatlandırma
Veri Gizliliği ve Etikler
Dijital Pazarlama
E-Ticaret


Peki bu ders listesi nasıl oluşturuldu ?. Ders listesini hazırlarken ABD'de yer  alan en iyi ve saygın iş okullarını Harvard Extension gibi ve google arama listesinde en popüler olan yüksek lisans programlarını seçerek inceledim.İncelemeyi yaparken ders programlarını  teorik,yazılım ve uygulama olmak üzere üç kategoriye ayırdım.Sadece Business Analytics İş Analitiği programlarını değil yanında Data Science  Veri Bilimi geçen  programları da inceledim.Çünkü Veri Bilimi ve İş Analitiği programları arasında teorik ve yazılım konuları açısından büyük benzerlikler keşfettim.Ayrıca Veri Bilimi programlarının tanımlarında mutlaka bir İş Analitiği kelimesinin geçtiğini de fark ettim.Bununla birlikte istisnalar da vardı.Mesela forbes listesine göre en tepede yer alan Stanford Üniversitesi'nin Veri Bilimi master programı tamamen İstatistik ve Bilgisayar Mühendisliği yetenekleri üzerine yoğunlaştırılmıştı.Ders programını incelediğimde diğer İş Analitiği programlarından çok daha ileri seviyede programlama,yazılım,veri işleme ve istatistik bilgisi içerdiğini gözlemledim.Temel anlamda bakıldığı zaman da bazı İş Analitiği programları daha çok tahmine dayalı analitiklere yoğunlaşırken MIT gibi bünyesinde Yöneylem Araştırması araştırma merkezi içeren mühendisliği daha kuvvetli olan iş okulları programlarında  optimizasyon ve simülasyonu ön plana çıkararak ders programlarında yerleşik analitikleri aktif etmişler.Genel itibariyle yazılım olarak bakıldığında Python,R ve Excel araçları çoğunlukla kullanılıyor.Bazı bölümlerde Python ve R 'ın beraber kullanıldığını da gözlemledim.Her programda olmamakla birlikte  büyük veri işleme araçları olan Hadoop ve Apache Spark  yazılım uygulama derslerine dahil edilmiş.Özetle genel olarak bakılırsa İş Analitiği'nin çok yeni bir disiplin,esnek ve giderek genişleyen bir alan  olması sebebiyle her okulun ders programı fark edilir biçimde ayrışmalar  göstermiş durumdadır.

Sizin burada, kendinize öğrenme yol haritası hazırlarken yapmanız gereken en önemli şey hangi derse neden ve niçin ihtiyacınız bulunduğunu saptamak ve çalışmak için ne kadar boş zamana sahip olduğunuzu göz önünde bulundurmanızdır.Mesela örnek vermek gerekirse sadece Muhasebe alanında çalışıyorsanız diğer iş analitikleri Operasyon,Tedarik Zinciri gibi konuları öğrenmeniz gerekmiyor olabilir.Eğer sadece temel anlamda iş analitiği tabanlı raporlamalar üretmek istiyorsanız Excel veya LibreOffice Calc işinizi görecektir.Ama ileri seviye işler veya uygulamalar geliştirmek için Python veya R öğrenmeniz gerekecektir.Gene çalıştığınız işte büyük veri ile haşır neşir olacaksanız  Apache Hadoop ve Spark ' ı da ajandanıza eklemeniz uygun olacaktır.